ajout des commentaires Roxygen - anglicisme de certains noms de fonctions et de variables
[valse.git] / R / generateIO.R
index f8c8194..83d8cc9 100644 (file)
@@ -1,26 +1,35 @@
+#' Generate a sample of (X,Y) of size n
+#' @param covX covariance for covariates
+#' @param covY covariance for the response vector
+#' @param pi   proportion for each cluster
+#' @param beta regression matrix
+#' @param n    sample size
+#' @return list with X and Y
+#' @export
+#-----------------------------------------------------------------------
 generateIO = function(covX, covY, pi, beta, n)
 {
-       size_covX = dim(covX)
-       p = size_covX[1]
-       k = size_covX[3]
-
-       size_covY = dim(covY)
-       m = size_covY[1]
-
-       Y = matrix(0,n,m)
-       BX = array(0, dim=c(n,m,k))
-
-       require(MASS) #simulate from a multivariate normal distribution
-       for (i in 1:n)
-       {
-               for (r in 1:k)
-               {
-                       BXir = rep(0,m)
-                       for (mm in 1:m)
-                               Bxir[[mm]] = X[i,] %*% beta[,mm,r]
-                       Y[i,] = Y[i,] + pi[r] * mvrnorm(1,BXir, covY[,,r])
-               }
-       }
-
-       return (list(X=X,Y=Y))
+  size_covX = dim(covX)
+  p = size_covX[1]
+  k = size_covX[3]
+  
+  size_covY = dim(covY)
+  m = size_covY[1]
+  
+  Y = matrix(0,n,m)
+  BX = array(0, dim=c(n,m,k))
+  
+  require(MASS) #simulate from a multivariate normal distribution
+  for (i in 1:n)
+  {
+    for (r in 1:k)
+    {
+      BXir = rep(0,m)
+      for (mm in 1:m)
+        Bxir[[mm]] = X[i,] %*% beta[,mm,r]
+      Y[i,] = Y[i,] + pi[r] * mvrnorm(1,BXir, covY[,,r])
+    }
+  }
+  
+  return (list(X=X,Y=Y))
 }